Web analytics para desarrollar un entorno de learning analytics y su relación con el rendimiento académico en cursos virtuales

Abstract

El objetivo de la presente investigación fue demostrar cómo a partir de la web analytics se puede extraer información relevante para desarrollar un entorno de learning analytics en cursos virtuales e implementar métricas correlacionadas al rendimiento académico. En ese sentido, la metodología presentó un diseño de investigación no experimental, con alcance descriptivo correlacional y una recolección de datos longitudinal. La población estuvo conformada por estudiantes de primer ciclo de un curso de investigación académica en modalidad asincrónica y la muestra estuvo representada por 59 personas estudiantes. La información recopilada comprendió datos generados por cada estudiante en tres aspectos: visitas a páginas dentro del curso, participaciones en actividades del curso (foros, tareas, cuestionarios, etc.) y las calificaciones. Los resultados mostraron el siguiente comportamiento promedio de los estudiantes: 3809 visitas por semana, 563 visitas diarias, 143 participaciones por semana y 21 participaciones diarias. Al relacionar las métricas web con el rendimiento académico (calificaciones) se obtuvieron los siguientes valores, correspondientes a la rho de Spearman: 0.628 (p<0.00) entre visitas y calificaciones y 0.638 (p<0.00) entre participaciones y calificaciones. Finalmente, se pudo concluir que las métricas basadas en la web analytics son una fuente primaria para iniciar el desarrollo de un entorno asociado a la learning analytics; asimismo, se mostró una relación directamente proporcional de las métricas web con el rendimiento académico.

The object of this research was to demonstrate how relevant information can be extracted from Web Analytics to develop a Learning Analytics environment in virtual courses and implement metrics correlated to academic performance. In this sense, the methodology presented a non-experimental research design, with a correlational descriptive scope and a longitudinal data collection. The population was made up of first-cycle students from an asynchronous academic research course and the sample was represented by 59 students. The information collected included data generated by each student in three aspects: visits to pages within the course, participation in course activities (forums, assignments, questionnaires, etc.) and grades. The results showed the following average behavior of the students: 3809 visits per week, 563 visits per day, 143 participations per week and 21 participations per day. When relating the web metrics to academic performance (grades), the following values were obtained, corresponding to Spearman’s Rho: 0.628 (p <0.00) between visits and grades and 0.638 (p <0.00) between participations and grades. Finally, it could be concluded that metrics based on Web Analytics are a primary source to start the development of an environment associated with Learning Analytics. Likewise, a directly proportional relationship of web metrics with academic performance was shown.